Python中的回指表理解
Python中的回指表理解
提问于 2013-11-20 00:35:21
考虑以下玩具示例：
>>> def square(x): return x*x
...
>>> [square(x) for x in range(12) if square(x) > 50]
[64, 81, 100, 121]我必须在列表理解中打两次方格(X)。这种复制很难看，很容易出错(在修改代码时很容易更改这两个调用中的一个)，而且效率很低。
我当然可以这么做：
>>> squares = [square(x) for x in range(12)]
>>> [s for s in squares if s > 50]
[64, 81, 100, 121]或者这个：
[s for s in [square(x) for x in range(12)] if s > 50]这两者都是可居住的，但似乎有一种方法可以在一条语句中完成这一切，而不必嵌套两个列表理解，我知道，下次我读代码时，我得盯着它看一段时间，才能弄清楚到底发生了什么。有办法吗？
我想问我一个公平的问题，就是我想象这样的语法会是什么样子。这里有两个想法，但在Python中既不习惯(也不起作用)。他们受到Lisp中的回指宏的启发。
[square(x) for x in range(12) if it > 50]
[it=square(x) for x in range(12) if it > 50]回答 4
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-11-20 00:38:33
您应该使用生成器：
[s for s in (square(x) for x in range(12)) if s > 50]这避免了创建一个未过滤的中间方格列表。
Stack Overflow用户
发布于 2013-11-20 01:31:23
下面是嵌套生成器与“链式”列表比较和计算两次
$ python -m timeit "[s for n in range(12) for s in [n * n] if s > 50]"
100000 loops, best of 3: 2.48 usec per loop
$ python -m timeit "[s for s in (x * x for x in range(12)) if s > 50]"
1000000 loops, best of 3: 1.89 usec per loop
$ python -m timeit "[n * n for n in range(12) if n * n > 50]"
1000000 loops, best of 3: 1.1 usec per loop
$ pypy -m timeit "[s for n in range(12) for s in [n * n] if s > 50]"
1000000 loops, best of 3: 0.211 usec per loop
$ pypy -m timeit "[s for s in (x * x for x in range(12)) if s > 50]"
1000000 loops, best of 3: 0.359 usec per loop
$ pypy -m timeit "[n * n for n in range(12) if n * n > 50]"
10000000 loops, best of 3: 0.0834 usec per loop我使用n * n而不是square(n)，因为它很方便，并且从benckmark删除了函数调用的开销。
TLDR:对于简单的情况，最好只是重复计算。
Stack Overflow用户
发布于 2013-11-20 00:43:11
另一种选择是使用“链式”列表复式，而不是嵌套式：
[s for n in range(12) for s in [square(n)] if s > 50]不过，可能是个奇怪的读物。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/20085164
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